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Enregistrement W4200444118 · doi:10.1101/2021.12.17.21268008

Fluvoxamine for Outpatient COVID-19 to Prevent Hospitalization: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W4200444118 sur OpenAlexaff
Todd C. Lee, Simone N. Vigod, Émilie Bortolussi‐Courval, Ryan Hanula, David R. Boulware, Eric J. Lenze, Angela M. Reiersen, Emily G. McDonald

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePharmacological Receptor Mechanisms and Effects
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrequentist inferenceMedicineConfidence intervalRandomized controlled trialMeta-analysisRelative riskFluvoxamineClinical trialMEDLINEInternal medicineBayesian probabilityStatisticsBayesian inferenceFluoxetine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance Widely available and affordable options for the outpatient management of COVID-19 are needed, particularly therapies that prevent hospitalization. Objective Perform a meta-analysis of the available randomized clinical trial evidence for fluvoxamine in the outpatient management of COVID-19. Data Sources World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform and ClinicalTrials.gov. Study Selection Completed outpatient trials with available results which compared fluvoxamine to placebo. Data Extraction and Synthesis We followed the PRISMA 2020 guidelines. We extracted study details in terms of inclusion criteria, trial demographics and the pre-specified outcome of all-cause hospitalization. Risk of bias was assessed by the Cochrane Risk of Bias 2 tool. We conducted a frequentist random effects meta-analysis, as well as two sensitivity analyses using a Bayesian random effects meta-analysis with different estimates of prior probability: a weakly neutral prior (50% chance of efficacy with 95% confidence interval for Risk Ratio [RR] between 0.5 and 2) and a moderately optimistic prior (85% chance of efficacy). We contextualized the results by estimating the probability of any effect (RR ≤1) and moderate effect (RR ≤0.9) on reducing hospitalization. Main Outcome(s) and Measure(s) All cause hospitalization. Results 2196 participants were included from 3 identified trials. The risk ratios for hospitalization were 0.75 (95%CI, 0.57-0.97) for the frequentist analysis, 0.78 (95%CI 0.58-1.08) for the Bayesian weakly neutral prior, and 0.73 (95%CI, 0.53-1.01) for the Bayesian moderately optimistic prior. Depending on the scenario, the probability of any effect on hospitalization ranged from 94.1% to 98.3% and a moderate effect from 81.6% to 91.1%. Conclusions and Relevance Under a variety of assumptions, fluvoxamine shows a high probability of preventing hospitalization in outpatients with COVID-19. While ongoing randomized trials are important to evaluate alternative doses, explore the effectiveness in vaccinated patients, and provide further refinement to these estimates, fluvoxamine could be recommended as a treatment option, particularly in resource-limited settings or persons without access to SARS-CoV-2 monoclonal antibody therapy or direct antivirals. Key Points Question Does early administration of fluvoxamine prevent hospitalization in symptomatic adult outpatients with confirmed COVID-19? Findings In this meta-analysis with Bayesian sensitivity analyses that accounted for varying prior probabilities, there was a high probability (94.1% to 98.3%) that fluvoxamine reduces hospitalization with frequentist risk ratio of 0.75 (95%CI 0.57-0.97). Meaning Fluvoxamine is a widely available and inexpensive option that prevents hospitalization in patients with early COVID-19 based on randomized controlled trial evidence to date.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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